基于LMDI分解法的襄阳市土地利用碳排放影响因素分析

李涛 刘欣月 肖倩栖 唐宇轩 聂芳

摘 要 为了探寻适合湖北省襄阳市发展的低碳生产生活方式，为襄阳市早日实现碳达峰提供支持，采用以土地利用分类的碳排放量计算方法和LMDI分解法，对湖北省襄阳市2009—2020年土地利用数据进行计算，并对其结果的呈现进行影响因素分析。结果表明：1）襄阳市七大类土地利用类型的碳排放量中，建设用地的碳排放量在总体上持续增加，增加值为830.9万t；2）耕地的碳排放量持续减少，减少值为2.02万t；3）林地，草地，水域和未利用地表现为碳吸收量，其中林地碳吸收量在持续增加。4）2009—2020年，襄阳市土地利用碳排放影响因素中作用较显著的是用地强度和收入水平，其中用地强度极大程度地抑制碳排放，收入水平极大地促进碳排放量。据此提出“保护碳汇型土地，优化土地结构；调整产业结构，减缓能耗；提高单位土地面积的利用强度；减缓城镇化进程，探寻低碳发展模式；设置奖惩模式，控制碳排总量；以点成圈，以圈划面，带动区域，协同发展”等建议。

关键词 土地利用；碳排放；LMDI分解法；碳达峰；湖北省襄阳市

中图分类号：F301 文献标志码：A DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2023.03.002

党的十八大以来，党中央一直强调生态文明建设是关乎中华民族永续发展的根本大计，以前所未有的力度紧抓社会发展中的生态文明建设[1]。2020年，习近平总书记指出，中国二氧化碳排放量力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和[2]。积极推进“双碳”工作，是贯彻习近平生态文明思想和绿色发展理念的更高要求，也是湖北省实现高质量发展的指导思想。襄阳市作为湖北省“两翼驱动”的重要组成部分，将应对气候变化作为推进高质量发展的必由之路[3]，做出了一系列有益于生态文明建设的举措，并取得了一定成就。但随着经济的飞速发展，必将消耗更多的自然资源，因此探索低碳发展的道路显得尤为重要。

为给襄阳市未来达到碳达峰、碳中和提供决策支持，同时为其他中部地区城市低碳生活、低碳发展模式提供经验，本文首先对襄阳市土地利用碳排放进行测算，然后利用LMDI分解法，从碳排放强度、用地结构、用地强度、收入水平、人口规模等方面对土地利用碳排放进行了影响因素分析[4]，最后结合襄阳市经济社会发展的实际情况，提出科学合理的规划方案。

1  数据来源与研究方法

1.1  研究区域

襄阳市位于湖北省西北部、汉江流域中游，是湖北省域副中心城市和汉江流域核心城市。其贯通南北、承启东西的地理位置，自古即为交通要塞，有七省通衢的美誉[5]。全市面积1.97万km2。截至2020年，襄阳市常住人口为526.1万人。2020年，襄阳市实现地区生产总值4 601.97亿元，占湖北省生产总值总量的10.54%[6]。

襄阳市工业总产值位居湖北省第二，形成了以轻工、纺织、机械、汽车制造为主的综合性工业体系。襄阳市是著名的芝麻、夏粮、高香茶的主产区，有全国商品肉牛生产基地，已被确定为我国大型商品粮生产基地。近年来，襄阳市碳排放量长期处于高速增长阶段。加快推动减量化增长，是新时期襄阳市实现高质量发展的必要路径，土地利用对碳排放的影响因素的探究有利于推进襄阳市经济的高质量发展[2]。

1.2  数据来源

本文数据包括襄阳市2009—2020年耕地、园地、林地、草地、水域和未利用地面积，襄阳市2009—2020年万元地区GDP能耗，襄阳市2009—2020年单位GDP能耗，襄阳市2009—2020年全社会固定资产投资额，襄阳市2009—2020年人均GDP和人口数据，其引用数据主要来源于湖北省统计局《襄阳统计年鉴》。

1.3  研究方法

1.3.1  土地利用碳排放测算方法

根据襄阳市各种土地类型的具体划分，对各种土地利用类型进行碳排放量的研究。

1.3.1.1    直接测算法

对于耕地、园地、林地、草地、水域和未利用地，采用直接测算法。计算公式如下。

E=Ti×fi     （1）

式（1）中，E为碳排放量（t）；Ti为第i种土地利用方式的面积（hm2）；fi为第i种土地利用方式的碳排放（吸收）系数（t·hm-2）[7]；结合相关文献文章确定了土地资源利用类型碳排放量计算系数[8-10]，具体见表1。

1.3.1.2    间接测算法

对于建设用地，一般采用间接测算法，即用当年襄阳市當年地区生产总值与地区生产总值能耗系数的乘积，其值用来表示当年襄阳市建设用地的能源消耗总量（标准煤），再乘以标准煤的碳排系数，即为建设用地碳排放量[11]。

1.3.2  LMDI分解法

以LMDI分解法对土地利用碳排放的影响因素进行分析，主要从单位土地类型面积的碳排放强度（土地碳排放强度因素）、研究区土地利用的结构（用地结构因素）、单位生产总值的用地强度（用地强度因素）、人均国内生产总值（收入水平因素）和总人口（人口规模因素）5个方面进行研究[4]，计算公式如下：

ΔCE=CET-CE0=ΔCEfu+ΔCEsu+ΔCEk+ΔCEg+ΔCEp （2）

式（2）中，等式最右边的5个代号分别表示了研究区单位土地碳排放强度、土地利用结构、单位生产总值，用地强度、人均收入水平和人口规模对研究期内碳排放变化的作用大小，可以直观地看出各种影响因素对土地利用碳排放量的贡献值。

2  结果与分析

2.1  襄阳市碳排放的时间序列特征分析

从表2可以看出，2009—2020年间襄阳市土地碳排放量总体成上升走势，期间碳排放量共增加了826.96万t，为原本土地碳排放量的1.2倍。其中耕地的年变化率仅为0.62%，变化不大，影响较小；建设用地的碳排放量远超其他土地利用类型，年增长率为7.78%，增幅较大，是襄阳市主要的碳源用地。林地、水域、草地和未利用地是襄阳市的碳汇用地。林地的碳吸收量远超于其他土地类型，占碳汇总量的90%以上，是襄阳市最主要的碳汇源地。

总体上看，碳吸收总量较为平稳，可用来抵消耕地所产生的碳排放量，但远低于建设用地的碳排放量[12]。通过综合对比各项土地利用类型的碳吸收量和碳排放量可得，建设用地导致的碳排放量是影响襄阳市土地利用碳排放量的决定性因素。

2.2  襄阳市土地利用碳排放的影响因素结果分析

根据LMDI分解法对襄阳市土地利用碳排放变化进行分解，并根据分解结果深入分析碳排放强度、用地结构、用地强度、收入水平、人口规模5个影响因素与土地利用碳排放变化之间的影响关系。所得结果如表3所示。

从表3可知，碳排放强度因素、收入水平因素和用地结构因素对襄阳市土地利用碳排放的增长有正向驱动作用。2009—2020年，襄阳市生产总值从1 201.01亿元增至4 601.97亿元，年增长率为13.5%。在收入水平增长的影响下，襄阳市土地利用碳排放量累积增加了1 611.96万t。占碳排放总量的66.1%，是襄阳市土地利用碳排放的主要正向驱动因素。碳排放强度因素和用地结构因素仅次于其后，分别增长了676.86万t和150.18万t。由此可见，襄阳市经济发展必然会对劳动力，资源等产生影响；且随着建设用地的不断扩张，人类的化石能源消耗量增大。两者相互影响，共同促进襄阳市碳排放量的增长。

用地强度因素和人口规模因素均对襄阳市土地利用碳排放的增长有抑制作用。2009—2020年襄阳市土地利用碳排放累计实现碳减量1 612.05万t，用地强度和人口规模效应因素分别占碳排放总量的99.6%和0.4%。用地强度因素是抑制襄阳市碳排放量增长的最主要因素。此因素主要体现在当经济发展水平提高时，用地强度的增大会使得对自然资源投入量的依赖，为碳排放量减少做出贡献。人口规模效应对碳排放量的影响主要与建设用地面积，用地强度和人类活动有关。结合襄阳市2009—2020年人口增长情况来看，襄阳市人口规模增长幅度不大，对碳排放量影响较小；且降低个人消费所导致的碳排放量，对减缓碳排放量增长可以起到积极作用。

从表 4中可以看出，2009—2020年襄阳市收入水平、用地结构、碳排放强度的贡献率分别为194.93%、18.16%、81.85%，进一步说明了收入水平是促进襄阳市碳排放量的最主要因素。在负向影响因素中，用地强度效应累积贡献率达-194.20%，单位土地利用效率的下降成为控制襄阳市土地利用碳排放增长的最主要因素。人口规模涨幅不大，对碳排放贡献率较小。

3  结论与讨论

3.1  结论

2009—2019年襄阳市耕地的净碳排放量呈现逐年减少趋势，建设用地的净碳排放量却在逐年增加，其余各种土地利用类型的净碳排放量呈现上下波动的趋势。总体而言，土地净碳排放总量呈现增长态势。2019—2020年由于新冠疫情的影响，襄阳市建设用地的净碳排放量与2019年相比有所减少，各类型的土地利用用地净碳排放总量与2019年相比也有所减少。以下为具体结论。

1）耕地、园地和建设用地的土地净碳排放作用表现为碳源。3种土地利用类型碳排放量呈现波动趋势，耕地的碳源作用减弱，园地和建设用地整体的碳源作用增强。其中建设用地为主要的碳源，其碳排放量为其他土地利用类型碳排放量的几十到几百倍。对此，控制或限制建设用地碳排放量可以达到最大限度的控制襄阳市区域内土地净碳排放量的作用。

2）林地、草地、水域和未利用地的土地凈碳排放作用表现为碳汇。林地的碳汇作用表现不太稳定，但在2019年骤增并呈上升趋势；草地的碳汇作用呈现逐年减弱趋势；水域和未利用地的碳汇作用呈波动趋势但整体变化量表现为减弱。

3）通过LMDI分解法，将襄阳市土地利用碳排放量的十二年间逐年累积变化完全分解为5个因素，分别是单位土地碳排放强度、土地利用结构、用地强度、人均收入水平和人口规模的影响效应。研究结果显示，单位土地碳排放强度，土地利用结构，收入水平是正向的促进碳排放增长的3个影响因素，用地强度和人口规模是反向的促进碳排放增长的2个影响因素。

单位生产总值的用地面积即用地强度因素是最强大的碳减排动力，用地强度越高土地利用碳排放增长度越缓慢。2009—2020年襄阳市土地利用结构由其他类型土地转为建设用地的趋势较为明显。单位土地碳排放强度因素对碳排放的影响效应呈现正负波动，局部上虽然起到了减缓碳排放增长的作用，但整体呈现促进碳排放量的态势。

本文研究发现，襄阳市在减缓土地利用碳排放总量增长的进程中，需要提高单位用地的土地产出，同时还要优化土地利用结构，调整产业模式，秉承生态与发展共生的理念，努力建设环境友好型和资源节约型的低碳发展模式。

3.2  建议

3.2.1  保护碳汇型土地，优化土地结构

碳汇型土地主要包括林地，草地，水域和未利用地。草地，水域和未利用地的碳汇能力由于面积的缩小，正在逐年减弱；林地的碳汇能力不断的提升。因此在发展过程中，要优化对林地，草地，水域和未利用地的土地利用，保持土地的碳汇能力。

3.2.2  调整产业结构，减缓能耗

降低建设用地的能源消耗，减缓建设用地碳排放量的增长是控制土地碳排放量的重要环节。在城市发展中，建设用地一般用作第二、三产业的用地。对此要适当调整产业结构，对对环境造成极大破坏或破坏的产业责令修改生产模式或者产业调整，促进产业结构的合理发展，并使其对于环境生态的影响降至最低。

3.2.3  提高单位土地面积的利用强度

在影响土地利用碳排放的因素中，单位土地面积的用地强度抑制土地碳排放量的作用最为显著。在土地利用的层次上，开发土地时要估算单位土地面积的用地强度，确保对于碳排放量增长的抑制作用可以达到最大值[13]。

3.2.4  减缓城镇化进程，探寻低碳发展模式

由于乡村振兴的影响下，城镇化的步伐越来越快。使众多的土地类型转为建设用地，建设用地所占比例越大，能源消耗量也越显著，对于土地利用碳排放量的增长也有着明显的促进作用。因此，在进行乡村城镇化时，要以保护生态环境为准绳，实现低碳化的发展转化。

3.2.5  设置奖惩模式，控制碳排总量

分区治理，全域协调。在襄阳市的各个区域设置碳排放的监测站，对该区域一年的碳排放量进行测算统计，由襄阳市的生态局根据该区域的人口和发展制定标准，确定某一区域的一年具体碳排放总量。在年末总结时，对于碳排放总量未超标的区域进行表扬，并奖励一定的资金，而碳排放总量超标的区域按照超出规定排放总量的比率进行通报批评，并责令找出碳排放总量超标的具体原因，在下一年进行责令整改，并提交一定罚金，该罚金将用于着重治理碳排放超标的具体领域。

3.2.6  以点成圈，以圈划面，带动区域，协同发展

在全市范围内，选择适宜城镇或村庄建立低碳经济模式体制，并以该处作为试点，探索出适合该地发展的绿色生态道路，建设一处国家级的低碳生活模式中心，并以此中心为据点，向周围辐射发散影响力，在全市范围内形成绿色生态圈，最终，以绿色生态圈覆盖襄阳市所有范围完成绿色高速发展，达到碳达峰，实现碳中和。

3.3  讨论

在对襄阳市各年间的土地类型进行划分整合时，未采用新旧土地划分标准，而是根据襄阳市的实际土地利用类型分布，划分了耕地、园地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地7种类型的土地结构。在测算土地利用类型碳排放量时，选用土地面积和碳排系数的乘积，以及能源消耗量来量化土地的碳排放量，未能考虑到每年土地利用的实际情况，例如土地地力退化、水土流失、土地利用与土地覆被变化等造成的每年碳排放量的差异。在测算建设用地的碳排放总量时，因未能查询到每年具体的能源利用总量，而用襄阳市每年的GDP间接测算出能源消耗总量，进而测算建设用地的碳排放总量，与真实的建设用地碳排放量略有差异。

参考文献：

[1]   刘毅.美丽中国建设迈出重大步伐[N].人民日报，2022-09-16（006）.

[2]   丁正满，蒋小荣.基于LMDI分解的襄阳市土地利用碳排放与经济增长的脱钩关系研究[J].农村经济与科技，2020，31（17）：50-52.

[3]   陈洪波.让蓝天白云和繁星闪烁常现荆楚——《湖北省大气污染防治条例》解读[EB/OL].（2018-11-29）[2022-09-30].https：//www.huanbao-world.com/a/zhengce/2018/1129/63549.html.

[4]   邓宣凯.武汉市土地利用碳排放的影响因素研究——基于扩展的Kaya等式和LMDI分解方法[J].农业与技术，2021，41（20）：104-109.

[5]   谢丽贞.基于坡底地形的襄阳市博物馆建筑设计研究[D].武汉：华中科技大学，2013.

[6]   张昕雅.2020年湖北襄阳农村商业银行股份有限公司跟踪评级报告[EB/OL].（2020-07-27）[2022-09-30].https：//www.docin.com/p-2452809396.html.2020-09-11

[7]   周勇，赵伟.西安市土地利用结构碳排放核算及低碳优化研究[J].生态经济，2018，34（5）：21-25.

[8]   李颖，黄贤金，甄峰.江苏省区域不同土地利用方式的碳排放效应分析[J].农业工程学报，2008，24（S2）：102-107.

[9]   孙贤斌.安徽省会经济圈土地利用变化的碳排放效益[J].自然资源学报，2012，27（3）：394-401.

[10] 张勇，张乐勤，汪应宏，等.安徽省池州市土地利用碳排放演变及其影响因素[J].中国农业大学学报，2014，19（2）：216-223.

[11] 黄继鲜，杨小雄，廖丹婵.碳达峰背景下广西不同土地利用方式碳足迹效应分析[J].绿色科技，2021，23（18）：243-246，254.

[12] 冯杰，王涛.中国土地利用碳排放演变与影響因素分析[J].软科学，2016，30（5）：87-90.

[13] 马肖迪，谭晓波.基于LMDI模型的湖南省土地利用碳排放影响因素研究[J].湖南工业大学学报，2019，33（6）：60-66.

（责任编辑：敬廷桃）